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Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
本講義では、情報科学の基礎となる理論や情報処理手法の基礎を習得し、併せてそれらの応用の一部を学習することを目的とする。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
The purpose of this lecture is to learn the basics of the theory and information processing methods that are the basis of information science, and also to learn some of their applications.
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
コンピュータビジョンの様々な問題とその解決方法を説明する．問題とは，物体やシーンを撮影した画像から，それらに関する何らかの情報，例えばシーンの３次元形状や物体のカテゴリ名などを推定する逆問題のことである．関連する基本的概念を説明した上で，コンピュータビジョンの問題への複数のアプローチの方法を，特に深層学習による方法を中心に解説する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
This course explains various problems of computer vision and their solutions. The problems are basically inverse-problems in which we wish to estimate some information about an object or a scene from their image(s), such as the categories of objects and the three-dimensional shape of a scene. Students will first learn a series of fundamental concepts, and then study a number of approaches to the problems of computer vision, where the main focus is on deep learning methods.
Google Classroom class code: miblimm
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認してください．
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
授業にはGoogle Classroomを利用します．
Google Classroomにアクセスし，
該当するクラスコードを入力して下さい．
クラスコードは以下の通りです．
e5shy65 月曜 2コマ 青木 孝文（情報）
lgjzlwn 火曜 3コマ 日暮 栄治（通信）
vcrqg7e 金曜 2コマ 伊藤 康一（電気，電子・医工）
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１．目的
ディジタル信号処理は科学技術の広い範囲において応用されており，現代のディジタルオーディオ，ビデオ，情報通信，科学計測の基幹技術である．この授業では，ディジタル信号処理の基礎概念と周波数領域における信号の分析・合成およびフィルタの設計法について学ぶ．
２．概要
信号の周波数領域表現，離散フーリエ変換，高速フーリエ変換，FIRおよびIIRディジタルフィルタ，さらに画像処理の基礎について学ぶ．
３．達成目標等
この授業では，主に以下のような能力を修得することを目標とする．
・離散フーリエ変換および高速フーリエ変換の数学的原理を理解し，変換を行うことができ，周波数領域において信号の性質を説明することができる．
・ディジタルフィルタの動作を理解し，フィルタリングおよび設計を行うことができる．
・MATALBにより高速フーリエ変換，ディジタルフィルタリング，画像処理を実行することができる．
Google Classroom is used for all the class.
Please go to Google Classroom and enter the corresponding class code.
The class code for each class is as follows:
e5shy65 Monday, 2nd class, Takafumi Aoki (Information)
lgjzlwn Tuesday, 3rd class, Eiji Higurashi (Communication)
vcrqg7e Friday, 2nd class, Koichi Ito （Electricity, Electronics, and Medical Engineering)
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Digital signal processing is a fundamental technique of representation, manipulation, analysis and synthesis, transform and transmission of signals. It has many and important applications in modern digital audio and video, information, communication and scientific data acquisition, etc. This course helps students understand the basic concept of digital signal processing, analysis and synthesis of signals in the frequency domain, design of digital filters and image processing. This course covers the frequency representation of signal, the discrete Fourier transforms, the fast Fourier transforms, FIR and IIR digital filters, and image processing.
After studying this course students should be able to
*Understand the mathematical principle of the discrete Fourier transforms and the fast Fourier transforms.
*Execute the discrete Fourier transforms and the fast Fourier transforms of digital signals.
*Explain the properties of digital signals in the frequency domain.
*Understand the algorisms of digital filters, execute filtering, and design digital filters.
*Execute the fast Fourier transforms, digital filtering and image processing in MATLAB.
「人工知能」を支える基盤技術の一つである機械学習について学ぶ．
クラスタリング，深層学習，強化学習などについて，手を動かしながらシステムを作成し，実データを処理する過程を通じてそのエッセンスを探る．プログラム言語Pythonの基本と関連するライブラリの使い方も併せて習得する．
The purpose of this course is to study Machine Learning, an important sub-area of Artificial Intelligence. This course is designed to help students understand some key technologies such as clustering, deep-learning, and reinforcement learning, through the process of applying them for actual data and developing Systems.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
医療分野における人工知能の役割とその基盤技術である機械学習について学ぶ。特に、クラスタリング、深層学習、強化学習について、手を動かしながらシステムを作成し、実データを処理する過程で、医療分野における機械学習について理解を深める。プログラミング言語pythonの基礎と機械学習で重要な役割を持つ数値計算ライブラリの使い方を習得する。
In this course, students will learn about the role of artificial intelligence in the medical fields and fundamental concepts and skills of machine learning.
To deepen own understanding of clustering, deep learning and reinforcement learning, etc, which are the fundamental components of machine learning, by hands-on programming.
To learn about programming language Python and how to use a numerical calculation library which has the important role of machine learning.
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計測，制御，通信，音声処理，画像処理といったさまざまなディジタル技術の基盤となる信号処理の基礎について講義する。離散時間信号，離散時間および離散フーリエ変換，サンプリング，ディジタル周波数解析，離散時間システム，z変換，ディジタルフィルタ等を扱うほか，関連する発展的話題についても触れる。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
This lecture covers fundamentals of digital signal processing that provides a foundation for sensing, control, communication, voice processing, image processing, and so forth. Related subjects include discrete-time signals, discrete-time and discrete Fourier transformations, sampling, digital frequency analysis, discrete-time systems, z transformation, digital filtering, and some more advanced topics.
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学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
授業にはGoogle Classroomを利用します．
Google Classroomにアクセスし，
該当するクラスコードを入力して下さい．
クラスコードは以下の通りです．
e5shy65 月曜 2コマ 青木 孝文（情報）
lgjzlwn 火曜 3コマ 日暮 栄治（通信）
vcrqg7e 金曜 2コマ 伊藤 康一（電気，電子・医工）
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１．目的
ディジタル信号処理は科学技術の広い範囲において応用されており，現代のディジタルオーディオ，ビデオ，情報通信，科学計測の基幹技術である．この授業では，ディジタル信号処理の基礎概念と周波数領域における信号の分析・合成およびフィルタの設計法について学ぶ．
２．概要
信号の周波数領域表現，離散フーリエ変換，高速フーリエ変換，FIRおよびIIRディジタルフィルタ，さらに画像処理の基礎について学ぶ．
３．達成目標等
この授業では，主に以下のような能力を修得することを目標とする．
・離散フーリエ変換および高速フーリエ変換の数学的原理を理解し，変換を行うことができ，周波数領域において信号の性質を説明することができる．
・ディジタルフィルタの動作を理解し，フィルタリングおよび設計を行うことができる．
・MATALBにより高速フーリエ変換，ディジタルフィルタリング，画像処理を実行することができる．
Google Classroom is used for all the class.
Please go to Google Classroom and enter the corresponding class code.
The class code for each class is as follows:
e5shy65 Monday, 2nd class, Takafumi Aoki (Information)
lgjzlwn Tuesday, 3rd class, Eiji Higurashi (Communication)
vcrqg7e Friday, 2nd class, Koichi Ito （Electricity, Electronics, and Medical Engineering)
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Digital signal processing is a fundamental technique of representation, manipulation, analysis and synthesis, transform and transmission of signals. It has many and important applications in modern digital audio and video, information, communication and scientific data acquisition, etc. This course helps students understand the basic concept of digital signal processing, analysis and synthesis of signals in the frequency domain, design of digital filters and image processing. This course covers the frequency representation of signal, the discrete Fourier transforms, the fast Fourier transforms, FIR and IIR digital filters, and image processing.
After studying this course students should be able to
*Understand the mathematical principle of the discrete Fourier transforms and the fast Fourier transforms.
*Execute the discrete Fourier transforms and the fast Fourier transforms of digital signals.
*Explain the properties of digital signals in the frequency domain.
*Understand the algorisms of digital filters, execute filtering, and design digital filters.
*Execute the fast Fourier transforms, digital filtering and image processing in MATLAB.